SOFTWARE EMPRESARIAL BNP.pdf LIBRO UNIVERSITARIO

.

1. SOFTWARE EMPRESARIAL
1





























SOFTWARE
EMPRESARIAL
Yanet Violeta Sucari Sucari

2. SOFTWARE EMPRESARIAL
2





























LA AUTORA :
Yanet Violeta Sucari Sucari

3. SOFTWARE EMPRESARIAL
3





























Título: Software empresarial

Autores:
Yanet Violeta Sucari Sucari

Editado por:
Universidad Nacional de Juliaca
Av. Nueva Zelandia N° 631 - Juliaca – San Román

1a. edición digital – octubre 2025

ISBN: 978-612-XX-XXXX-X

Depósito Legal N° 2025-12210

4. SOFTWARE EMPRESARIAL
4







I. INTRODUCCIÓN 6
1.1 Presentación del tema 8
1.2 Importancia de las arquitecturas modernas 10
1.3 Justificación de la investigación 11
1.4 Objetivo general y específicos 13
1.5 Metodología de investigación 14

II. MARCO TEÓRICO 17
2.1 Fundamentos de la arquitectura de software 17
2.1.1 Definición y evolución de la arquitectura de software 17
2.1.2 Del modelo monolítico a los microservicios y serverless 18
2.2 Arquitectura de microservicios 19
2.2.1 Definición y conceptos clave 19
2.2.2 Características principales 20
2.2.3 Comparación con sistemas monolíticos 20
2.2.4 Ejemplos de uso en procesos industriales 21
2.3 Arquitectura serverless (computación sin servidor) 22
2.3.1 Definición y funcionamiento 22
2.3.2 Diferencias entre serverless y microservicios 23
2.3.3 Principales proveedores y herramientas 23
2.3.4 Aplicaciones serverless en la industria 24
2.4 Sinergia entre microservicios, serverless e ingeniería industrial 25
2.4.1 Impacto de las arquitecturas modernas en procesos productivos 25
ÍNDICE:

5. SOFTWARE EMPRESARIAL
5
2.4.2 Integración con sistemas de automatización e IoT 26
2.4.3 Beneficios estratégicos para la gestión de proyectos industriales 27
2.5 Ventajas y desafíos en la implementación 28
2.5.1 Beneficios técnicos y organizacionales 28
2.5.2 Retos en la migración y adaptación de infraestructura 29
2.5.3 Dificultades en la formación de talento humano especializado 30

III. DESARROLLO 31
3.1 Problemáticas del software tradicional en entornos industriales 32
3.1.1 Limitaciones de sistemas monolíticos 34
3.1.2 Baja flexibilidad y escalabilidad 35
3.1.3 Dificultades en la integración de tecnologías emergentes 37
3.2 Estrategias para una migración exitosa a microservicios y serverless 39
3.2.1 Análisis y rediseño de procesos 40
3.2.2 Implementación gradual y modular 40
3.2.3 Capacitación y gestión del cambio organizacional 41
3.2.4 Uso de herramientas de orquestación, automatización y monitoreo 41
3.2.5 Evaluación, retroalimentación y mejora continua 42
3.3 Casos de estudio
3.3.1 Caso exitoso: Microservicios en sistemas de control de producción 43
3.3.2 Caso exitoso: Automatización de tareas administrativas con serverless 46
3.3.3 Caso fallido: Lecciones aprendidas de implementaciones incorrectas 48

IV. CONCLUSIONES 51
V. RECOMENDACIONES 54
VI.REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 58
VII. ANEXOS 61

6. SOFTWARE EMPRESARIAL
6





























I.
INTRODUCCIÓN

7. SOFTWARE EMPRESARIAL
7
1. INTRODUCCIÓN
En el contexto de transformación digital que caracteriza al entorno industrial actual, el
desarrollo de software se ha convertido en un componente estratégico para la
competitividad de las organizaciones. La creciente demanda por soluciones más ágiles,
escalables y eficientes ha llevado a las empresas a replantear sus estructuras
tecnológicas tradicionales, buscando arquitecturas que permitan una mayor flexibilidad
y capacidad de adaptación a los cambios del mercado (Bass, Weber & Zhu, 2015). En
este escenario, la arquitectura de microservicios y el modelo serverless emergen como
enfoques clave para el diseño y gestión de aplicaciones modernas, particularmente en
sectores donde la automatización, la integración y la conectividad son elementos
esenciales para la operación diaria.

La arquitectura de microservicios consiste en dividir una aplicación compleja en
pequeños servicios independientes que se comunican entre sí mediante interfaces bien
definidas (Newman, 2019). Esta fragmentación permite desplegar, actualizar y escalar
partes específicas del sistema de forma autónoma, lo que resulta particularmente
valioso en entornos industriales donde los procesos productivos requieren modularidad,
precisión y capacidad de evolución constante. En paralelo, el modelo serverless plantea
una revolución al permitir que los desarrolladores ejecuten funciones específicas sin
necesidad de administrar servidores, delegando esa responsabilidad a proveedores de
servicios en la nube como AWS, Azure o Google Cloud (Roberts & Chapin, 2017). De esta
manera, las organizaciones optimizan recursos, automatizan tareas puntuales y reducen
costos operativos.

Estas arquitecturas no son exclusivas de empresas tecnológicas. Su adopción en el sector
industrial es cada vez más frecuente debido a la necesidad de integrar Internet de las
Cosas (IoT), sensores inteligentes, sistemas de monitoreo en tiempo real y plataformas
de análisis de datos avanzadas. Según Garlan et al. (2017), los sistemas industriales
modernos requieren no solo robustez, sino también flexibilidad para adaptarse a
entornos volátiles y altamente competitivos. De hecho, investigaciones recientes
destacan que las empresas industriales que implementan arquitecturas distribuidas

8. SOFTWARE EMPRESARIAL
8
logran incrementos notables en eficiencia operativa y capacidad de innovación (Dragoni
et al., 2017).

No obstante, el camino hacia la adopción de microservicios y serverless no está exento
de desafíos. Entre los principales se encuentran la complejidad en el diseño de sistemas
distribuidos, la necesidad de capacitación especializada y las dificultades para integrar
nuevas tecnologías con infraestructuras heredadas (Villamizar et al., 2015). Estas
dificultades evidencian la importancia de abordar esta transformación desde una
perspectiva integral que combine aspectos técnicos, organizacionales y culturales.

En este contexto, el propósito de esta investigación es analizar el impacto de la
arquitectura de microservicios y serverless en el desarrollo de software aplicado a la
ingeniería industrial, explorando sus beneficios, retos, aplicaciones prácticas y
proyecciones futuras. Comprender este nuevo paradigma es esencial para que los
profesionales e ingenieros del sector industrial puedan liderar procesos de innovación
sostenibles y alineados con las exigencias de la era digital.

1.1. Presentación del Tema
La transformación digital ha redefinido los modelos productivos y
organizacionales en todas las industrias, haciendo indispensable la incorporación
de tecnologías innovadoras en el diseño y gestión de sistemas de software. En
particular, el desarrollo de arquitecturas modernas como los microservicios y el
cómputo serverless se ha convertido en un pilar estratégico para responder a las
demandas de eficiencia, escalabilidad y automatización que requieren los
entornos industriales contemporáneos (Bass, Weber & Zhu, 2015). Estas
arquitecturas representan un cambio de paradigma respecto al desarrollo
tradicional de aplicaciones, permitiendo a las organizaciones diseñar soluciones
más flexibles, modulares y adaptadas a los constantes desafíos de la era digital.

La arquitectura de microservicios se basa en el principio de fragmentar un
sistema en múltiples servicios pequeños e independientes, donde cada uno
cumple una función específica y se comunica con los demás mediante interfaces

9. SOFTWARE EMPRESARIAL
9
estandarizadas (Newman, 2019). Este enfoque permite a las organizaciones
desplegar actualizaciones de manera ágil, reducir tiempos de inactividad y
escalar sus servicios de acuerdo con la demanda, lo cual es especialmente útil en
procesos industriales complejos, como el monitoreo de líneas de producción, la
automatización logística o la gestión inteligente de inventarios (Dragoni et al.,
2017).

Por su parte, el modelo serverless plantea una innovación aún más disruptiva al
eliminar la necesidad de gestionar servidores para ejecutar código, delegando
esta tarea a plataformas en la nube que proveen infraestructura bajo demanda
(Roberts & Chapin, 2017). Esto permite ejecutar funciones específicas solo
cuando se necesitan, generando reducción de costos operativos y simplificando
el desarrollo de soluciones automatizadas en tareas recurrentes o eventos
esporádicos dentro del entorno industrial. La sinergia entre estas dos
arquitecturas abre nuevas posibilidades para la creación de software
especializado, capaz de integrarse con dispositivos IoT, análisis predictivo y
procesos industriales inteligentes.

El interés por este tema surge de la necesidad de incorporar metodologías más
eficientes en el diseño de software aplicado a la ingeniería industrial, un campo
donde la integración entre procesos físicos y digitales es cada vez más crítica.
Según Villamizar et al. (2015), las organizaciones que adoptan arquitecturas
distribuidas logran optimizar el uso de recursos tecnológicos y humanos,
reduciendo tiempos operativos y aumentando la capacidad de innovación.

En ese sentido, este trabajo propone analizar el papel que desempeñan los
microservicios y el cómputo serverless en el contexto del desarrollo de software
industrial, no solo desde una perspectiva técnica, sino también estratégica,
organizacional y cultural. Comprender este fenómeno es fundamental para que
las organizaciones industriales puedan liderar procesos de transformación digital
sostenibles y competitivos.

10. SOFTWARE EMPRESARIAL
10
1.2. Importancia de las Arquitecturas Modernas

En el contexto actual de transformación digital, las arquitecturas modernas de
software representan un elemento estratégico para el desarrollo sostenible de
las organizaciones industriales. El auge de conceptos como Industria 4.0,
automatización inteligente e Internet de las Cosas (IoT) ha incrementado
significativamente las demandas sobre los sistemas informáticos que soportan
los procesos productivos (Schuh et al., 2017). Esto ha obligado a replantear los
enfoques tradicionales de desarrollo de software y a adoptar modelos
arquitectónicos más flexibles, escalables y adaptables a entornos cambiantes,
como los microservicios y el cómputo serverless.

La ingeniería industrial, al ser una disciplina orientada a la optimización de
procesos, necesita soluciones tecnológicas que permitan gestionar la creciente
complejidad de los sistemas de producción, almacenamiento, distribución y
análisis de datos. Las arquitecturas monolíticas tradicionales dificultan esta tarea
debido a su rigidez estructural, su limitada escalabilidad y sus elevados costos de
mantenimiento (Villamizar et al., 2015). Frente a esta situación, los
microservicios ofrecen una solución ideal al permitir una división modular del
sistema, facilitando actualizaciones, integraciones e incluso el uso combinado de
diferentes lenguajes de programación en un mismo proyecto (Newman, 2019).

Por otro lado, el modelo serverless aporta ventajas adicionales, como la
automatización de procesos repetitivos, la reducción de costos por consumo
bajo demanda y la facilidad de integración con servicios en la nube (Roberts &
Chapin, 2017). Esto es especialmente relevante en la ingeniería industrial, donde
muchas tareas pueden ser programadas como funciones que se ejecutan ante
eventos específicos, como el envío automático de reportes, alertas de
mantenimiento predictivo o activación de sistemas de control basados en
sensores conectados.

11. SOFTWARE EMPRESARIAL
11
Diversos estudios demuestran que la adopción de arquitecturas modernas en
entornos industriales incrementa no solo la eficiencia técnica de los sistemas,
sino también la capacidad de innovación y adaptación al cambio (Dragoni et al.,
2017). La industria contemporánea requiere sistemas capaces de evolucionar al
ritmo de la transformación tecnológica global, permitiendo a las organizaciones
adaptarse rápidamente a nuevas exigencias del mercado o incorporar
tecnologías emergentes como inteligencia artificial o análisis de Big Data (Garlan
et al., 2017).

Además, estas arquitecturas permiten desarrollar sistemas resilientes, capaces
de recuperarse ante fallos o interrupciones parciales del servicio, un aspecto
crítico en entornos industriales donde las interrupciones pueden generar
pérdidas significativas. La posibilidad de escalar recursos específicos bajo
demanda proporciona una ventaja competitiva en términos de eficiencia
operativa y costos (Bass, Weber & Zhu, 2015).

En síntesis, la incorporación de arquitecturas como microservicios y serverless
no solo es una tendencia tecnológica, sino una necesidad estratégica para la
ingeniería industrial. Su correcta implementación permite a las organizaciones
construir sistemas robustos, flexibles y preparados para afrontar los desafíos del
entorno digital, fortaleciendo su capacidad de innovación y liderazgo en sus
respectivos sectores.

1.3. Justificación de la Investigación
El acelerado proceso de transformación digital que experimentan las
organizaciones industriales ha generado la necesidad urgente de adoptar nuevas
metodologías y arquitecturas para el desarrollo de software. En este contexto, la
arquitectura de microservicios y el cómputo serverless representan no solo una
tendencia tecnológica, sino una respuesta práctica a las crecientes demandas de
automatización, eficiencia y flexibilidad en los procesos productivos (Dragoni et
al., 2017). La implementación de estos enfoques en el sector industrial se
convierte, por tanto, en un tema de especial relevancia, no solo por su impacto

12. SOFTWARE EMPRESARIAL
12
tecnológico, sino también por su capacidad para influir directamente en la
productividad, la competitividad y el liderazgo organizacional en entornos
globalizados.

Uno de los principales problemas que enfrentan muchas organizaciones
industriales es la rigidez de sus sistemas informáticos heredados, los cuales
limitan la capacidad de adaptación frente a cambios constantes en el mercado o
a la incorporación de nuevas tecnologías emergentes (Garlan et al., 2017). Estas
limitaciones representan un obstáculo significativo para lograr procesos ágiles,
eficientes y orientados a la innovación. Frente a este panorama, la adopción de
microservicios y serverless permite a las organizaciones migrar progresivamente
sus infraestructuras digitales hacia esquemas más flexibles y modulares,
garantizando una mejor integración con herramientas de análisis de datos,
plataformas IoT, sistemas de inteligencia artificial y servicios en la nube (Bass,
Weber & Zhu, 2015).

Adicionalmente, el entorno competitivo actual exige a las empresas industriales
optimizar no solo sus procesos físicos, sino también sus plataformas digitales, ya
que de estas dependen factores críticos como el control de inventarios, la gestión
de producción, el mantenimiento predictivo o la atención al cliente. La
arquitectura de microservicios permite, por ejemplo, que los distintos procesos
industriales puedan ser tratados como servicios independientes, facilitando su
actualización y mantenimiento sin afectar el resto de la operación (Newman,
2019). A su vez, el cómputo serverless ofrece ventajas significativas en términos
de ahorro de recursos, escalabilidad automática y respuesta inmediata ante
eventos críticos (Roberts & Chapin, 2017).

Desde una perspectiva académica y profesional, esta investigación aporta valor
al generar un análisis integral que conecta los aspectos técnicos de estas
arquitecturas con los desafíos reales del entorno industrial, contribuyendo así al
diseño de estrategias efectivas para su implementación. Según Schuh et al.
(2017), el éxito de la transformación digital no solo depende de las tecnologías

13. SOFTWARE EMPRESARIAL
13
utilizadas, sino también de la capacidad de las organizaciones para gestionar el
cambio, capacitar a su talento humano y redefinir sus modelos de negocio en
función de las nuevas oportunidades digitales.

En este sentido, el presente estudio no solo busca describir las ventajas y
características de los microservicios y serverless, sino también ofrecer
propuestas concretas orientadas a facilitar su adopción en empresas
industriales, fortaleciendo así el vínculo entre la tecnología y los procesos
productivos. La relevancia de esta investigación radica, por lo tanto, en su aporte
a la mejora continua, la eficiencia operativa y la consolidación de organizaciones
industriales más competitivas e innovadoras.

1.4. Objetivo general y específicos
Objetivo General
− Analizar el impacto de la arquitectura de microservicios y el cómputo
serverless en el desarrollo de software aplicado a la ingeniería
industrial, destacando sus beneficios, desafíos, aplicaciones prácticas
y propuestas para una implementación efectiva en entornos
productivos.

Objetivos Específicos
− Describir los fundamentos conceptuales y técnicos de la arquitectura
de microservicios y del cómputo serverless.
− Identificar las principales ventajas y desafíos que enfrentan las
organizaciones industriales en la adopción de arquitecturas modernas
de software.
− Analizar casos prácticos de implementación de microservicios y
serverless en procesos industriales y logísticos.
− Proponer estrategias y recomendaciones para facilitar la
incorporación progresiva de estas arquitecturas en el entorno de la
ingeniería industrial.

14. SOFTWARE EMPRESARIAL
14
1.5. Metodología de Investigación
La presente investigación se desarrolla bajo un enfoque cualitativo y
documental, orientado a analizar el impacto que tienen las arquitecturas de
microservicios y el cómputo serverless en el desarrollo de software aplicado a
procesos industriales. El enfoque cualitativo permite profundizar en el estudio e
interpretación de conceptos, casos prácticos y fundamentos teóricos sobre estas
arquitecturas desde una perspectiva crítica (Hernández, Fernández & Baptista,
2014). A través del análisis documental, se busca consolidar un marco teórico
sólido que sirva de base para el desarrollo del tema.

El tipo de investigación es descriptivo y exploratorio, ya que se pretende
identificar y caracterizar las principales propiedades, ventajas, desafíos y
aplicaciones de las arquitecturas de microservicios y serverless en entornos
industriales. Según Sampieri et al. (2018), las investigaciones descriptivas
permiten detallar con precisión las características del fenómeno estudiado,
mientras que las investigaciones exploratorias son apropiadas para abordar
temas emergentes o poco estudiados en contextos específicos, como es el caso
de la implementación de estas arquitecturas en el sector industrial.

Para la recolección de información se utilizará el método documental,
sustentado en el análisis de fuentes secundarias. Se consultarán libros
especializados, artículos científicos indexados en bases académicas, informes
técnicos de proveedores de servicios en la nube (como AWS, Azure o Google
Cloud), así como estudios de casos relevantes sobre la implementación de
microservicios y serverless en organizaciones industriales. Estas fuentes
permitirán obtener una visión integral de los fundamentos teóricos, aplicaciones
prácticas y tendencias actuales en el ámbito tecnológico e industrial (Dragoni et
al., 2017; Newman, 2019).

15. SOFTWARE EMPRESARIAL
15
El proceso metodológico comprende las siguientes fases:
− Selección y revisión sistemática de literatura especializada sobre
microservicios, serverless, automatización e ingeniería industrial.
− Clasificación y organización temática de la información recopilada,
diferenciando entre fundamentos conceptuales, beneficios, desafíos,
estudios de caso y propuestas de aplicación.
− Análisis crítico e interpretación de la información recolectada, estableciendo
relaciones entre los enfoques teóricos y las necesidades reales del entorno
industrial.
− Elaboración de conclusiones y recomendaciones fundamentadas en el
análisis documental, orientadas a facilitar el uso estratégico de estas
arquitecturas en las organizaciones industriales.
Este enfoque metodológico permitirá desarrollar un estudio estructurado, con
información actualizada, pertinente y académicamente respaldada. El propósito
es contribuir al conocimiento aplicado sobre la incorporación de arquitecturas
modernas de software en la ingeniería industrial, fortaleciendo así la capacidad
de innovación y competitividad de las organizaciones.

16. SOFTWARE EMPRESARIAL
16





























II.
MARCO TEÓRICO

17. SOFTWARE EMPRESARIAL
17
2. MARCO TEÓRICO
2.1. FUNDAMENTOS DE LA ARQUITECTURA DE SOFTWARE
La arquitectura de software constituye un componente esencial en el desarrollo de
sistemas informáticos eficientes, escalables y sostenibles. Especialmente en entornos
industriales, donde los procesos productivos dependen cada vez más de soluciones
digitales, una arquitectura adecuada permite estructurar las aplicaciones de forma
lógica y coherente, facilitando su mantenimiento, evolución e integración con nuevas
tecnologías (Bass, Clements & Kazman, 2013). Comprender los fundamentos de la
arquitectura de software es clave para el análisis de modelos más recientes como
microservicios y serverless, los cuales surgen precisamente para superar las limitaciones
de los enfoques tradicionales.

2.1.1. Definición y evolución de la arquitectura de software
La arquitectura de software se define como la estructura organizativa
fundamental de un sistema, compuesta por sus componentes, las relaciones
entre ellos y los principios que guían su diseño y evolución (ISO/IEC/IEEE
42010:2011). Esta estructura proporciona una visión global del sistema y
constituye una guía para los desarrolladores a lo largo del ciclo de vida del
proyecto. Según Garlan (2015), la arquitectura es el puente entre los requisitos
funcionales y no funcionales del sistema y su implementación técnica,
permitiendo asegurar aspectos como rendimiento, seguridad, escalabilidad y
mantenibilidad.

Históricamente, las primeras arquitecturas de software eran monolíticas, es
decir, aplicaciones desarrolladas como un solo bloque indivisible, donde todas
las funcionalidades estaban estrechamente acopladas. Si bien este enfoque
resultaba útil en sistemas pequeños o de mediana escala, con el crecimiento de
las necesidades empresariales y tecnológicas surgieron dificultades evidentes:
dificultad para escalar, problemas de mantenimiento y altos riesgos al realizar
actualizaciones, ya que cualquier cambio podía afectar el funcionamiento global
del sistema (Newman, 2019).

18. SOFTWARE EMPRESARIAL
18
Con la evolución de las tecnologías de la información, especialmente a partir de
la adopción masiva de internet, el auge de la computación en la nube y el avance
de conceptos como DevOps y metodologías ágiles, surgieron nuevos paradigmas
arquitectónicos más adaptados a las exigencias modernas. Entre ellos destacan
la arquitectura orientada a servicios (SOA), los microservicios y más
recientemente el modelo serverless (Dragoni et al., 2017).

2.1.2. Del modelo monolítico a los microservicios y serverless
El modelo monolítico, caracterizado por su estructura rígida, fue durante muchos
años el estándar en el desarrollo de aplicaciones empresariales. Sin embargo,
con el incremento de la complejidad de los sistemas y la necesidad de responder
rápidamente a los cambios del entorno, surgió la arquitectura de microservicios
como una solución para fragmentar esas grandes aplicaciones en componentes
pequeños, autónomos y especializados (Richardson, 2018).

Los microservicios permiten que cada módulo o servicio se encargue de una
función específica, como gestionar usuarios, controlar inventarios o procesar
pagos, comunicándose entre sí mediante APIs. Esta estructura modular ofrece
mayor flexibilidad, escalabilidad independiente de cada servicio y facilidad para
incorporar nuevas tecnologías sin necesidad de modificar todo el sistema
(Newman, 2019).

Por su parte, el modelo serverless representa una evolución aún más disruptiva.
En lugar de desarrollar aplicaciones completas o servicios permanentes, las
aplicaciones serverless se componen de pequeñas funciones que se ejecutan
únicamente cuando son requeridas, eliminando la necesidad de gestionar
servidores o infraestructura permanente (Roberts & Chapin, 2017). Este enfoque
resulta ideal para tareas puntuales o procesos que se activan por eventos
específicos, como enviar notificaciones, procesar archivos o generar reportes
automáticos.

19. SOFTWARE EMPRESARIAL
19
Ambas arquitecturas microservicios y serverless comparten el objetivo de
superar las limitaciones del modelo monolítico, ofreciendo a las organizaciones
sistemas más ágiles, adaptables y eficientes, especialmente en contextos
industriales donde la integración con IoT, Big Data e inteligencia artificial se
vuelve cada vez más necesaria (Dragoni et al., 2017; Garlan et al., 2017).

En resumen, la evolución de la arquitectura de software refleja la necesidad de
construir sistemas digitales que respondan a los desafíos actuales de flexibilidad,
escalabilidad e innovación continua, particularmente en sectores como la
ingeniería industrial, donde los procesos productivos requieren adaptaciones
constantes frente a los cambios tecnológicos y del mercado.

2.2. ARQUITECTURA DE MICROSERVICIOS
La arquitectura de microservicios se ha consolidado como una de las principales
estrategias para desarrollar sistemas distribuidos, escalables y flexibles en entornos
empresariales e industriales. Su surgimiento responde a la necesidad de superar las
limitaciones de los modelos tradicionales y de facilitar la construcción de aplicaciones
que puedan adaptarse rápidamente a cambios tecnológicos, organizacionales y del
mercado (Dragoni et al., 2017). Esta arquitectura resulta especialmente relevante en el
contexto industrial debido a la creciente demanda por automatización, integración con
sistemas inteligentes y optimización de procesos.

2.2.1. Definición y conceptos clave
La arquitectura de microservicios es un estilo arquitectónico en el que una
aplicación se divide en pequeños servicios independientes, cada uno enfocado
en una funcionalidad específica, que se comunican entre sí mediante interfaces
ligeras, generalmente APIs HTTP o sistemas de mensajería (Newman, 2019).
Cada microservicio funciona como una “miniaplicación”, con su propio ciclo de
vida, que puede desarrollarse, implementarse y escalarse de forma
independiente del resto.

20. SOFTWARE EMPRESARIAL
20
Según Richardson (2018), los microservicios se basan en el principio de
desacoplamiento funcional, permitiendo que distintas partes de un sistema
evolucionen a diferentes velocidades sin interferir unas con otras. Esta
independencia es posible gracias a que cada servicio gestiona sus propios datos
y lógica de negocio, evitando dependencias rígidas como ocurría en las
aplicaciones monolíticas tradicionales.

2.2.2. Características principales
Entre las principales características de la arquitectura de microservicios
destacan:

− Modularidad: Cada microservicio representa una unidad funcional del
sistema, lo que facilita su mantenimiento y evolución (Dragoni et al.,
2017).
− Escalabilidad independiente: Los servicios pueden escalarse
individualmente de acuerdo con la demanda específica de cada uno.
− Desarrollo descentralizado: Permite que equipos distintos trabajen de
manera paralela en diferentes servicios, reduciendo tiempos de
desarrollo (Newman, 2019).
− Resiliencia: Si un microservicio falla, los demás pueden continuar
funcionando, aumentando la tolerancia a fallos (Garlan et al., 2017).
− Tecnología heterogénea: Los microservicios pueden ser desarrollados
con diferentes lenguajes de programación o tecnologías, siempre que
respeten los protocolos de comunicación establecidos.
− Despliegue continuo: Facilita la integración con metodologías DevOps,
permitiendo actualizaciones frecuentes y automáticas.

2.2.3. Comparación con sistemas monolíticos
Las diferencias entre una arquitectura monolítica y una basada en microservicios
son notables. Mientras que en el modelo monolítico todo el sistema está
construido como una sola unidad, en el enfoque de microservicios cada
funcionalidad es gestionada por un componente independiente.

21. SOFTWARE EMPRESARIAL
21
| Monolítico Microservicios
Escalabilidad Global (todo el sistema) Por servicio individual
Flexibilidad Baja Alta
Actualizaciones Requiere desplegar todo
el sistema
Permite actualizaciones
parciales
Riesgo de fallos Alto (afecta a toda la
aplicación)
Bajo (fallos aislados por
servicio)
Lenguaje de
desarrollo
Único o limitado Diversos

El desacoplamiento y la especialización funcional son las principales ventajas que
posicionan a los microservicios como una mejor alternativa para aplicaciones que
requieren modularidad, integración y adaptabilidad (Richardson, 2018).

2.2.4. Ejemplos de uso en procesos industriales
En el ámbito industrial, los microservicios facilitan la automatización y el control
de procesos complejos, especialmente en entornos donde se manejan múltiples
subsistemas o equipos conectados. Algunos ejemplos destacados incluyen:

− Sistemas de gestión de producción (MES): Un microservicio puede
encargarse exclusivamente del registro de órdenes de producción, otro
del control de calidad y otro de la trazabilidad de productos.
− Control de inventarios: Permite gestionar diferentes almacenes o líneas
de productos como servicios independientes, facilitando integraciones
con plataformas ERP.
− Automatización de mantenimientos preventivos: Microservicios
dedicados al análisis de datos de sensores, que envían alertas
automáticas o programan intervenciones de mantenimiento (Garlan et
al., 2017).
− Logística y distribución: Aplicaciones industriales de transporte pueden
emplear microservicios para gestionar rutas, cargas, entregas o reportes

22. SOFTWARE EMPRESARIAL
22
logísticos por separado, mejorando eficiencia y precisión (Villamizar et
al., 2015).

Estos casos evidencian que la adopción de arquitecturas basadas en
microservicios no solo optimiza el desarrollo del software, sino que impacta
positivamente en la productividad, flexibilidad y capacidad de respuesta de las
organizaciones industriales.

2.3. Arquitectura serverless (computación sin servidor)
La creciente demanda de soluciones tecnológicas ágiles, económicas y escalables ha
propiciado el desarrollo de nuevos modelos de arquitectura orientados a la eficiencia
operativa. En ese contexto, la computación serverless se presenta como una de las
principales alternativas para optimizar recursos y reducir la complejidad en la gestión de
infraestructura tecnológica. Esta arquitectura es especialmente relevante en entornos
industriales donde los procesos deben ser cada vez más automatizados, modulares y
adaptables a la dinámica operativa (Roberts & Chapin, 2017).

2.3.1. Definición y funcionamiento
El término serverless no significa que no existan servidores involucrados, sino
que el desarrollador no tiene que preocuparse por la administración,
aprovisionamiento ni mantenimiento de servidores físicos o virtuales (Roberts &
Chapin, 2017). En este modelo, los recursos computacionales son gestionados
íntegramente por el proveedor de servicios en la nube, quien se encarga de
asignar la capacidad necesaria en función de la demanda.

En una arquitectura serverless, el software se organiza en funciones individuales
(también conocidas como Functions-as-a-Service o FaaS), que se ejecutan
únicamente cuando son invocadas por un evento. Estos eventos pueden ser
desde la solicitud de un usuario, la llegada de un archivo, una alerta de un sensor
IoT o una tarea programada. Cuando la función termina su ejecución, los
recursos se liberan automáticamente, lo que genera importantes ahorros de
costos y eficiencia en el consumo de recursos (Baldini et al., 2017).

23. SOFTWARE EMPRESARIAL
23
2.3.2. Diferencias entre serverless y microservicios
Aunque serverless y microservicios comparten algunos principios como la
modularidad y el desacoplamiento funcional, existen diferencias clave entre
ambos enfoques:

Aspecto Microservicios Serverless (FaaS)
Gestión de
servidores
Requiere gestionar servidores o
contenedores
Gestión totalmente delegada al
proveedor
Ejecución Permanente Bajo demanda, por eventos
Costos Pago por capacidad asignada Pago por uso efectivo (tiempo de
ejecución)
Complejidad Alta complejidad arquitectónica Baja complejidad en tareas
específicas
Duración de
procesos
Servicios de larga duración posibles Diseñado para tareas breves y
específicas

Mientras los microservicios son ideales para aplicaciones grandes y complejas,
serverless se adapta mejor a funcionalidades concretas, automatización de
procesos repetitivos o manejo de eventos (Roberts & Chapin, 2017; McGrath &
Brenner, 2017).

2.3.3. Principales proveedores y herramientas
Actualmente, existen varios proveedores líderes que ofrecen plataformas
serverless robustas y ampliamente utilizadas a nivel mundial:

− Amazon Web Services (AWS Lambda): Pionero del modelo serverless, con
integración con decenas de servicios de AWS (Roberts & Chapin, 2017).
− Microsoft Azure Functions: Permite integración con servicios de
Microsoft, ideal para entornos empresariales que utilicen tecnología
Windows.
− Google Cloud Functions: Especializado en aplicaciones web, móviles e IoT
dentro del ecosistema de Google.

24. SOFTWARE EMPRESARIAL
24
− IBM Cloud Functions: Basado en Apache OpenWhisk, ideal para
soluciones híbridas.

Adicionalmente, existen herramientas complementarias como Serverless
Framework, Architect y OpenFaaS que facilitan el desarrollo y despliegue de
funciones en entornos serverless (Baldini et al., 2017).

2.3.4. Aplicaciones serverless en la industria
La adopción del modelo serverless en entornos industriales es cada vez más
frecuente, debido a su capacidad para automatizar tareas específicas y
responder a eventos en tiempo real. Algunos ejemplos relevantes incluyen:

− Automatización de reportes productivos: Generación de informes
periódicos o automáticos en función de parámetros de producción o
calidad.
− Alertas predictivas de mantenimiento: Recepción de señales de sensores
IoT que activan funciones serverless para enviar notificaciones de
mantenimiento preventivo o correctivo.
− Procesamiento de datos industriales: Ejecución de funciones que reciben,
transforman o almacenan datos generados por maquinaria o procesos.
− Control de inventarios automatizado: Activación de funciones serverless
para actualizar automáticamente los sistemas ERP cuando un producto
es registrado o despachado.

Estas aplicaciones permiten a las organizaciones industriales reducir costos
operativos, optimizar recursos tecnológicos y mejorar la capacidad de respuesta
ante eventos críticos (Villamizar et al., 2015; Baldini et al., 2017).

25. SOFTWARE EMPRESARIAL
25
2.4. Sinergia entre microservicios, serverless e ingeniería industrial
La transformación digital ha impulsado un cambio significativo en los modelos de
desarrollo de software en todos los sectores productivos, especialmente en el ámbito
industrial. La convergencia entre arquitecturas de microservicios y computación
serverless representa una solución integral y flexible para enfrentar los retos operativos,
tecnológicos y estratégicos de las organizaciones industriales. Esta sinergia permite que
las empresas puedan automatizar procesos, integrar tecnologías emergentes como IoT
e inteligencia artificial, optimizar recursos y aumentar la agilidad en la toma de
decisiones (Schuh et al., 2017).

En entornos industriales, donde las operaciones son complejas, multifuncionales y
muchas veces descentralizadas, contar con una arquitectura flexible y escalable es una
ventaja competitiva. La utilización conjunta de microservicios y serverless responde
precisamente a esa necesidad, al permitir descomponer procesos industriales en
servicios independientes y automatizar tareas específicas bajo demanda (Dragoni et al.,
2017).

2.4.1. Impacto de las arquitecturas modernas en procesos productivos
La implementación de arquitecturas modernas en la ingeniería industrial tiene
un impacto directo sobre la eficiencia, la calidad y la flexibilidad de los procesos
productivos. Mientras que en el pasado los sistemas informáticos industriales
solían ser rígidos, difíciles de modificar e incompatibles con nuevas tecnologías,
actualmente las organizaciones buscan entornos digitales que sean modulares,
escalables y fácilmente actualizables (Garlan et al., 2017). Gracias a la
arquitectura de microservicios, es posible que un sistema de gestión de
producción esté compuesto por servicios independientes, como:

− Control de inventarios,
− Gestión de pedidos,
− Monitoreo de calidad,
− Generación de reportes,
− Gestión de mantenimiento preventivo.

26. SOFTWARE EMPRESARIAL
26
Cada uno de estos servicios puede ser desarrollado, actualizado o escalado sin
afectar el resto del sistema. Este modelo reduce el riesgo de fallos sistémicos y
acelera los procesos de innovación (Newman, 2019). Por su parte, el cómputo
serverless introduce automatización avanzada en procesos específicos,
eliminando tareas repetitivas y permitiendo respuestas en tiempo real. Ejemplo:
Una función serverless puede activarse automáticamente cuando un sensor
detecta un fallo en una máquina, enviando una alerta al sistema y programando
el mantenimiento. La combinación de ambas arquitecturas mejora la capacidad
de las industrias para adaptarse rápidamente a cambios en la demanda,
optimizar recursos materiales y humanos, y garantizar continuidad operativa.

2.4.2. Integración con sistemas de automatización e iot
Uno de los mayores aportes de la sinergia entre microservicios y serverless es su
potencial para integrarse con tecnologías emergentes, especialmente la
automatización industrial y el Internet de las Cosas (IoT). La industria moderna
demanda procesos inteligentes, donde las máquinas y sistemas estén
conectados en tiempo real para optimizar producción, minimizar desperdicios y
anticipar fallos (Baldini et al., 2017).

Los microservicios funcionan como capas intermedias entre los dispositivos
físicos y los sistemas de gestión, permitiendo organizar la recepción, análisis y
respuesta a los datos generados por sensores y equipos automatizados. Cada
microservicio puede asumir una función específica dentro de la cadena de
producción, garantizando independencia funcional. Por su parte, serverless
permite crear pequeñas funciones que se activan automáticamente por eventos
captados por sensores IoT. Por ejemplo:

− Un sensor de temperatura activa una función serverless si detecta un
sobrecalentamiento en una máquina.
− Al completarse una orden de producción, una función serverless genera
y envía el reporte al área administrativa.

27. SOFTWARE EMPRESARIAL
27
Estas capacidades mejoran la trazabilidad, reducen los tiempos de respuesta y
facilitan la integración con plataformas analíticas y de inteligencia artificial
(Richardson, 2018).

2.4.3. Beneficios Estratégicos para la Gestión de Proyectos Industriales
La adopción integrada de microservicios y serverless no solo transforma los
procesos operativos, sino que también genera beneficios estratégicos a nivel de
gestión y planeación de proyectos industriales. Entre los principales beneficios
se destacan:

− Escalabilidad inteligente: Las organizaciones pueden escalar únicamente los
servicios o funciones que lo requieran, evitando sobrecostos y maximizando
el rendimiento del sistema global (Roberts & Chapin, 2017).

− Agilidad en el desarrollo y mantenimiento: Los equipos de desarrollo
pueden trabajar de forma paralela en distintas funcionalidades, reduciendo
los plazos de entrega e incrementando la frecuencia de actualizaciones
seguras (Newman, 2019).

− Optimización de costos: Con el enfoque serverless, solo se paga por el tiempo
efectivo de ejecución de funciones, evitando inversiones costosas en
infraestructura que permanezca ociosa.

− Facilidad de integración con nuevas tecnologías: Tanto microservicios como
serverless permiten incorporar nuevas soluciones tecnológicas sin afectar los
sistemas existentes, potenciando la capacidad de innovación de la empresa
(Dragoni et al., 2017).

− Resiliencia organizacional: Las arquitecturas distribuidas proporcionan
mayor tolerancia a fallos. Si un microservicio falla, no compromete a todo el
sistema, y si una función serverless no se ejecuta correctamente, se pueden
configurar intentos automáticos o alertas inmediatas.

28. SOFTWARE EMPRESARIAL
28
En definitiva, la sinergia entre microservicios y serverless fortalece la capacidad
de las organizaciones industriales para operar en entornos digitales complejos,
favoreciendo proyectos más innovadores, eficientes y sostenibles a largo plazo.

2.5. Ventajas y desafíos en la implementación
La implementación de arquitecturas modernas como microservicios y serverless
representa una oportunidad estratégica para las organizaciones industriales, pero
también supone enfrentar retos importantes a nivel técnico, organizacional y humano.
Si bien estas arquitecturas aportan beneficios significativos, su adopción exige un
cambio profundo en la cultura organizacional, en la planificación tecnológica y en la
capacitación del talento humano (Dragoni et al., 2017; Newman, 2019).

2.5.1. Beneficios técnicos y organizacionales
Los beneficios de implementar microservicios y serverless se reflejan tanto en la
parte operativa del software como en la gestión organizacional:

− Escalabilidad eficiente: Las aplicaciones basadas en microservicios permiten
escalar de forma independiente solo los módulos que experimentan una
mayor carga o demanda. Esto reduce costos y mejora el rendimiento general
del sistema (Richardson, 2018).

− Flexibilidad y adaptabilidad: Las organizaciones pueden actualizar o
modificar partes del sistema sin necesidad de detener toda la operación. Esto
es esencial en procesos industriales donde el tiempo de inactividad puede
representar pérdidas económicas significativas (Newman, 2019).

− Automatización de procesos repetitivos: El cómputo serverless facilita la
automatización de tareas específicas sin necesidad de configurar
infraestructuras complejas, liberando tiempo y recursos para actividades de
mayor valor estratégico (Roberts & Chapin, 2017).

29. SOFTWARE EMPRESARIAL
29
− Reducción de costos operativos: Con el modelo serverless, las organizaciones
solo pagan por el tiempo efectivo de uso, eliminando el gasto innecesario en
servidores que permanecen ociosos gran parte del tiempo (Baldini et al.,
2017).

− Fomento de la innovación continua: La arquitectura modular de
microservicios permite a las empresas experimentar e innovar sin
comprometer la estabilidad de sus sistemas productivos (Dragoni et al.,
2017).

− Mayor resiliencia ante fallos: Si un microservicio falla, los demás siguen
funcionando, evitando la caída total del sistema y garantizando mayor
confiabilidad operativa (Garlan et al., 2017).

2.5.2. Retos en la migración y adaptación de infraestructura
A pesar de sus ventajas, la migración desde sistemas monolíticos o tradicionales
hacia arquitecturas modernas conlleva retos técnicos y organizacionales que
deben ser gestionados cuidadosamente:

− Complejidad en el diseño arquitectónico: La correcta definición de los límites
funcionales de cada microservicio es un desafío crítico. Si no se planifica
adecuadamente, puede generar interdependencias ocultas que dificultan el
mantenimiento (Newman, 2019).

− Integración con sistemas heredados (Legacy): Muchas organizaciones
industriales aún dependen de sistemas antiguos. Integrar nuevas
arquitecturas con estos sistemas requiere puentes tecnológicos o procesos
de migración progresiva, lo que aumenta el tiempo y el esfuerzo necesario
(Dragoni et al., 2017).

− Gestión de APIs y comunicación entre servicios: A medida que se incrementa
el número de microservicios, la orquestación y el monitoreo del sistema se

30. SOFTWARE EMPRESARIAL
30
vuelven más complejos, lo que exige herramientas especializadas para la
supervisión y trazabilidad de procesos (Richardson, 2018).

− Sobrecostos iniciales: Aunque serverless reduce costos operativos, los
procesos de migración, rediseño de arquitectura y capacitación requieren
inversiones iniciales que pueden ser significativas (Villamizar et al., 2015).

2.5.3. Dificultades en la formación de talento humano especializado
Uno de los retos más relevantes en la adopción de microservicios y serverless es
la escasez de talento humano especializado en estas arquitecturas. La ingeniería
industrial, tradicionalmente más enfocada en procesos físicos y logísticos,
necesita ahora incorporar perfiles digitales que comprendan tanto el lenguaje de
la automatización como el de la arquitectura de software (Schuh et al., 2017).

− Brecha de conocimientos tecnológicos: Muchos ingenieros industriales
carecen de formación específica en arquitectura de software, programación
distribuida o gestión de entornos en la nube, lo que limita la velocidad de
adopción (Garlan et al., 2017).

− Falta de programas académicos especializados: Las instituciones educativas
todavía están adaptando sus planes de estudio para incluir formación en
arquitecturas modernas, automatización avanzada y computación en la
nube.

− Necesidad de formación continua: Debido al dinamismo tecnológico, el
personal técnico debe estar en proceso constante de actualización sobre
nuevas herramientas, metodologías y buenas prácticas para garantizar una
implementación eficiente (Dragoni et al., 2017).

La formación de talento especializado se convierte, por tanto, en un pilar esencial
para garantizar el éxito a largo plazo de estas arquitecturas dentro de los
procesos industriales.

31. SOFTWARE EMPRESARIAL
31
































III.
DESARROLLO

32. SOFTWARE EMPRESARIAL
32
3. DESARROLLO
3.1. Problemáticas del software tradicional en entornos industriales
En el contexto actual de transformación digital, las organizaciones industriales enfrentan
grandes desafíos al operar con sistemas tradicionales de software, comúnmente
estructurados bajo modelos monolíticos o arquitecturas rígidas que no responden a las
demandas de flexibilidad, escalabilidad y eficiencia que requiere la industria moderna
(Newman, 2019). Estas limitaciones estructurales se han convertido en obstáculos
críticos para alcanzar niveles superiores de productividad, automatización e integración
tecnológica.

Uno de los problemas más evidentes de los sistemas tradicionales es su estructura
monolítica, es decir, el desarrollo de aplicaciones en un solo bloque indivisible donde
todas las funcionalidades están integradas en un único sistema. Esto impide modificar,
actualizar o escalar funcionalidades específicas sin afectar el resto del sistema, lo que
genera rigidez operativa y elevados tiempos de mantenimiento (Dragoni et al., 2017).

La falta de modularidad en el software tradicional también representa un obstáculo para
la adopción de tecnologías emergentes, como el Internet de las Cosas (IoT), la analítica
de datos o la inteligencia artificial. Los sistemas antiguos no están preparados para
integrarse con plataformas externas o recibir flujos de información en tiempo real
provenientes de sensores o dispositivos conectados (Garlan et al., 2017).

Otro problema recurrente es la baja escalabilidad. En los sistemas monolíticos, para
soportar un mayor volumen de datos o usuarios, es necesario escalar toda la aplicación,
incluso aquellas partes que no lo requieren, lo que genera sobrecostos en
infraestructura tecnológica (Villamizar et al., 2015). Esta ineficiencia económica es
particularmente perjudicial en entornos industriales, donde los recursos tecnológicos
deben ser utilizados de forma optimizada para reducir desperdicios y maximizar
rendimientos.

33. SOFTWARE EMPRESARIAL
33
Además, la lentitud en el ciclo de desarrollo y actualización es una barrera importante.
En sistemas tradicionales, realizar mejoras o corregir errores implica muchas veces
revisar, modificar y volver a desplegar toda la aplicación, generando largos periodos de
inactividad o interrupciones operativas (Richardson, 2018). Esto es inaceptable en
contextos industriales donde los tiempos de parada pueden derivar en pérdidas
económicas significativas.

A esto se suma la falta de resiliencia. Si una parte del sistema falla, es común que toda
la aplicación quede comprometida, ya que los módulos o funcionalidades están
interdependientes y no cuentan con mecanismos eficientes de aislamiento o
recuperación (Garlan et al., 2017).

Por otro lado, la escasa flexibilidad para adaptarse a nuevas necesidades del mercado
limita la capacidad de innovación de las empresas industriales. Ante la necesidad de
incorporar nuevos servicios digitales o procesos automatizados, los sistemas
tradicionales requieren grandes esfuerzos de rediseño, lo que retrasa la competitividad
frente a organizaciones que ya operan con arquitecturas modernas como microservicios
o serverless (Schuh et al., 2017).

Finalmente, la dependencia tecnológica de proveedores o sistemas propietarios es otro
problema habitual en entornos industriales que aún operan con software tradicional.
Muchas veces, estos sistemas antiguos no permiten personalizaciones o integraciones
ágiles, lo que condiciona la libertad de innovación y evolución de las organizaciones
(Dragoni et al., 2017).

En resumen, las problemáticas del software tradicional en entornos industriales se
traducen en rigidez operativa, altos costos, escasa flexibilidad, dificultad de integración
con nuevas tecnologías y limitaciones para innovar. Estos obstáculos explican por qué
cada vez más organizaciones están optando por arquitecturas como microservicios y
serverless, que ofrecen soluciones concretas a estas deficiencias y permiten transitar
hacia modelos industriales más inteligentes, automatizados y sostenibles (Newman,
2019; Richardson, 2018).

34. SOFTWARE EMPRESARIAL
34
3.1.1. Limitaciones de sistemas monolíticos
El modelo monolítico fue durante décadas el estándar en el desarrollo de
aplicaciones empresariales e industriales. Consiste en una estructura única e
indivisible donde todas las funcionalidades de una aplicación se encuentran
agrupadas en un solo bloque: interfaz de usuario, lógica de negocio y acceso a
datos (Newman, 2019). Aunque este enfoque ofreció ventajas en etapas
tempranas del desarrollo tecnológico por su simplicidad inicial, actualmente
presenta limitaciones significativas para satisfacer las demandas de
escalabilidad, flexibilidad e innovación que exigen los entornos industriales
modernos (Dragoni et al., 2017).

Una de las principales limitaciones radica en su escasa modularidad. En un
sistema monolítico, cualquier cambio o actualización, por pequeño que sea,
requiere recompilar y desplegar toda la aplicación. Esto genera tiempos
prolongados de mantenimiento, y en entornos industriales donde las
operaciones son continuas, cualquier interrupción puede traducirse en pérdidas
económicas considerables (Villamizar et al., 2015). Esta situación provoca
resistencia al cambio, ya que actualizar el sistema completo implica riesgos para
la estabilidad operativa.

Otra limitación crítica es la dificultad para escalar eficientemente. Cuando una
parte del sistema experimenta un aumento en la carga por ejemplo, el módulo
de gestión de pedidos o monitoreo de producción es necesario escalar toda la
aplicación, incluso aquellas partes que no requieren mayor capacidad. Esto
incrementa el consumo de recursos informáticos y genera gastos innecesarios
(Richardson, 2018).

A ello se suma la falta de resiliencia. Si un componente del sistema falla, existe
una alta probabilidad de que todo el sistema quede comprometido. Esta
dependencia interna genera vulnerabilidades operativas que no son aceptables
en entornos industriales donde la confiabilidad es un requisito crítico (Garlan et
al., 2017).

35. SOFTWARE EMPRESARIAL
35
Las barreras para la innovación constituyen otro problema estructural de los
sistemas monolíticos. Su diseño cerrado dificulta la incorporación de nuevas
tecnologías como Internet de las Cosas (IoT), Big Data, análisis predictivo o
inteligencia artificial. Integrar soluciones externas o adaptar el sistema a nuevas
demandas del mercado requiere procesos largos, costosos y técnicamente
complejos (Schuh et al., 2017).

Además, el modelo monolítico limita el trabajo en equipos paralelos. Como todo
el código está interconectado, los desarrolladores deben coordinar sus tareas
cuidadosamente para evitar conflictos, lo que ralentiza el ciclo de desarrollo. Esto
contrasta con enfoques como microservicios, donde equipos diferentes pueden
trabajar de forma simultánea en distintos componentes sin generar
interferencias (Newman, 2019).

Finalmente, los sistemas monolíticos suelen estar atados a tecnologías obsoletas
o dependencias propietarias, lo que restringe la libertad tecnológica de las
organizaciones industriales. La dependencia de proveedores antiguos o de
plataformas que ya no evolucionan limita drásticamente la capacidad de
adaptación a nuevos escenarios tecnológicos (Dragoni et al., 2017).

Estas limitaciones han generado que cada vez más empresas opten por migrar
sus sistemas hacia arquitecturas distribuidas y modernas, como microservicios o
serverless, que permiten superar las deficiencias estructurales del modelo
monolítico y avanzar hacia sistemas industriales más eficientes, resilientes e
innovadores.

3.1.2. Baja Flexibilidad y Escalabilidad
Uno de los problemas más evidentes de los sistemas de software tradicionales
utilizados en entornos industriales es su baja flexibilidad y capacidad limitada de
escalabilidad. Estas deficiencias impiden que las organizaciones puedan
responder de manera ágil a los cambios del mercado, a la incorporación de
nuevas tecnologías o a la variación en la demanda de productos o servicios

36. SOFTWARE EMPRESARIAL
36
(Newman, 2019). En industrias donde los ciclos productivos son dinámicos y los
requerimientos operativos pueden cambiar con rapidez, mantener sistemas
inflexibles representa un obstáculo directo para la innovación y el crecimiento.

La flexibilidad se refiere a la capacidad de un sistema para adaptarse
rápidamente a nuevas necesidades funcionales o técnicas sin afectar su
estructura general. En los sistemas monolíticos tradicionales, cualquier cambio
menor como modificar una función, agregar una nueva característica o integrar
una tecnología externa requiere modificaciones en todo el sistema, generando
largos periodos de pruebas, validación y despliegue (Dragoni et al., 2017). Esto
ralentiza los procesos de innovación y reduce la capacidad de las organizaciones
para responder a oportunidades o desafíos emergentes.

Por otro lado, la escalabilidad implica la capacidad de un sistema para soportar
un aumento de carga o de usuarios sin degradar su rendimiento (Richardson,
2018). En el caso de las aplicaciones monolíticas, la única opción para escalar es
duplicar todo el sistema, incluso aquellas partes que no necesitan mayor
capacidad. Esta práctica genera altos costos operativos y un uso ineficiente de
los recursos tecnológicos (Villamizar et al., 2015).

Esta situación es particularmente grave en entornos industriales donde ciertos
procesos pueden experimentar picos de actividad estacionales o por demanda
específica. Por ejemplo, si el módulo de gestión de inventarios requiere más
capacidad por un incremento de productos, el sistema monolítico obligaría a
escalar también otras funciones como el registro de usuarios o el procesamiento
de pagos, aumentando el consumo de recursos de forma innecesaria (Newman,
2019).

La falta de escalabilidad granular no solo incrementa los costos, sino que también
compromete el rendimiento general del sistema, generando retrasos o
interrupciones que afectan directamente a la eficiencia operativa de la
organización (Garlan et al., 2017).

37. SOFTWARE EMPRESARIAL
37

A esto se suma la dificultad para incorporar nuevas tecnologías. La rigidez del
diseño de sistemas tradicionales impide integrar fácilmente tecnologías
emergentes como plataformas de análisis predictivo, inteligencia artificial o
aplicaciones IoT, elementos fundamentales para el desarrollo de la Industria 4.0
(Schuh et al., 2017). La integración de estos sistemas muchas veces requiere
soluciones personalizadas o procesos de migración complejos que generan
costos adicionales y retrasos.

En contraste, las arquitecturas modernas como microservicios permiten escalar
únicamente aquellas partes del sistema que lo requieren, optimizando el uso de
recursos, mientras que el cómputo serverless ofrece la capacidad de escalar
automáticamente funciones específicas solo cuando son necesarias, pagando
exclusivamente por el tiempo de ejecución (Baldini et al., 2017).

3.1.3. Dificultades en la integración de tecnologías emergentes
Uno de los principales problemas que enfrentan las organizaciones industriales
que operan con software tradicional es la falta de capacidad para integrarse con
tecnologías emergentes. En un contexto donde la transformación digital exige
soluciones ágiles, automatizadas e interconectadas, los sistemas monolíticos o
rígidos dificultan seriamente la adopción de herramientas como Internet de las
Cosas (IoT), analítica de datos (Big Data), inteligencia artificial (IA) y plataformas
en la nube (Schuh et al., 2017).

Esta dificultad se origina en la rigidez estructural de los sistemas tradicionales,
los cuales fueron diseñados en una época donde la conectividad con otros
sistemas o tecnologías externas no era una prioridad. Como resultado, muchos
de estos sistemas carecen de interfaces estándar (APIs), mecanismos de
interoperabilidad o esquemas de integración flexible que permitan interactuar
con aplicaciones modernas (Garlan et al., 2017).

38. SOFTWARE EMPRESARIAL
38
La incorporación de sensores IoT en procesos industriales, por ejemplo, es una
de las áreas que más se ven afectadas. Para que un sistema tradicional reciba
datos de sensores, los desarrolladores deben crear adaptaciones personalizadas,
procesos manuales o soluciones provisionales que incrementan los costos de
desarrollo, mantenimiento y soporte (Villamizar et al., 2015). Esta falta de
integración limita el potencial de automatización y análisis en tiempo real,
elementos esenciales para competir en la era de la Industria 4.0.

Asimismo, la dificultad para integrarse con plataformas de Big Data o sistemas
de inteligencia artificial impide a las organizaciones industriales aprovechar el
valor estratégico de sus propios datos. Las empresas industriales generan
grandes volúmenes de información en cada etapa del proceso productivo, desde
el control de inventarios hasta la calidad final del producto. Sin embargo, los
sistemas tradicionales no fueron diseñados para almacenar, procesar o analizar
esos datos en tiempo real, lo que representa una pérdida de oportunidades para
optimizar procesos, reducir costos o predecir fallas (Dragoni et al., 2017).

Otro obstáculo frecuente es la falta de compatibilidad con arquitecturas en la
nube. Mientras que las tecnologías emergentes funcionan mejor en entornos
distribuidos o híbridos (combinación de servidores locales y servicios en la nube),
los sistemas monolíticos tradicionales suelen estar alojados en infraestructuras
físicas propias, lo que dificulta el acceso remoto, el trabajo colaborativo y la
integración con servicios avanzados (Newman, 2019).

Esta problemática afecta directamente la capacidad de innovación de las
empresas industriales, ya que la integración de tecnologías emergentes es
precisamente lo que permite automatizar procesos, implementar
mantenimiento predictivo, optimizar rutas logísticas, mejorar la calidad de
productos e incluso personalizar la experiencia del cliente (Richardson, 2018).

39. SOFTWARE EMPRESARIAL
39
En contraste, las arquitecturas basadas en microservicios y serverless resuelven
este problema de raíz. Los microservicios permiten que cada funcionalidad del
sistema exponga interfaces bien definidas (APIs REST o GraphQL), lo que facilita
enormemente su integración con sensores, plataformas analíticas o servicios de
terceros. A su vez, serverless permite crear funciones específicas que se activan
automáticamente ante eventos generados por tecnologías emergentes, como el
registro de un nuevo dato de producción o la detección de anomalías por parte
de un algoritmo de inteligencia artificial (Baldini et al., 2017).

Por lo tanto, mantenerse atado a sistemas tradicionales limita la competitividad
de las organizaciones industriales, no solo por problemas operativos, sino porque
impide capitalizar el potencial transformador de las tecnologías emergentes. En
un contexto globalizado y competitivo, la capacidad de integrar nuevas
soluciones tecnológicas no es una opción, sino una necesidad estratégica para
garantizar la sostenibilidad y el crecimiento del negocio (Schuh et al., 2017).

3.2. Estrategias para una migración exitosa a microservicios y serverless
La migración de sistemas tradicionales a arquitecturas modernas como microservicios y
serverless constituye un proceso de transformación tecnológica que no solo involucra
aspectos técnicos, sino también culturales, organizacionales y estratégicos. Para que
esta transición sea exitosa, es fundamental evitar enfoques improvisados o radicales
que puedan generar disrupciones operativas. Por el contrario, se recomienda
implementar estrategias graduales, adaptadas al contexto particular de cada
organización industrial, acompañadas de una planificación cuidadosa y un compromiso
sostenido con la mejora continua (Dragoni et al., 2017; Newman, 2019).

Estas estrategias deben considerar el entorno industrial, donde la continuidad operativa
es crítica, los márgenes de error son reducidos y los procesos suelen estar
estrechamente relacionados con flujos físicos de materiales, equipos automatizados y
cadenas logísticas complejas. Por ello, una migración adecuada no solo busca
modernizar el software, sino también alinearlo con los objetivos productivos,
estratégicos y de innovación de la organización (Schuh et al., 2017).

40. SOFTWARE EMPRESARIAL
40
3.2.1. Análisis y Rediseño de Procesos
Antes de iniciar cualquier migración, es imprescindible realizar un diagnóstico
profundo del ecosistema tecnológico actual. Este análisis debe incluir no solo los
aspectos técnicos del sistema, sino también el entendimiento de cómo el
software se relaciona con los procesos industriales reales.Este paso implica:

− Identificar procesos críticos. ¿Cuáles no pueden detenerse bajo ninguna
circunstancia? ¿Cuáles son repetitivos y podrían automatizarse?
− Evaluar cuellos de botella. Determinar qué módulos del sistema actual
generan retrasos, problemas de mantenimiento o dependencia de
proveedores.
− Definir prioridades de migración. No todos los procesos deben migrarse de
inmediato. Es recomendable iniciar con módulos menos críticos o de bajo
riesgo, para ganar experiencia en la nueva arquitectura.

El rediseño debe alinearse con metodologías como Domain-Driven Design (DDD),
que ayuda a definir límites claros entre servicios, basados en los dominios
funcionales de la organización (Evans, 2004; Richardson, 2018).

Un ejemplo práctico: en una planta de manufactura, el sistema de control de
calidad podría migrarse primero a microservicios, mientras que el núcleo del
sistema de producción se mantiene bajo la arquitectura tradicional hasta validar
el nuevo enfoque.

3.2.2. Implementación Gradual y Modular
La fragmentación progresiva del sistema en microservicios independientes
permite reducir riesgos. Esta estrategia permite tener zonas estables bajo el
sistema tradicional mientras se integran nuevos servicios con arquitecturas
modernas. La implementación modular permite además realizar pruebas
unitarias aisladas de cada nuevo microservicio o función serverless, lo que facilita
identificar fallos o inconsistencias sin afectar la operación global.

41. SOFTWARE EMPRESARIAL
41
Además, la implementación gradual facilita generar confianza dentro de la
organización, ya que el personal puede observar beneficios parciales antes de
adoptar cambios más profundos. Ejemplo: automatizar el envío de reportes con
serverless es una “victoria rápida” que genera credibilidad en la transformación
digital (Roberts & Chapin, 2017).

3.2.3. Capacitación y gestión del cambio organizacional
La migración tecnológica requiere un proceso paralelo de gestión del cambio
organizacional. No es suficiente con instalar nueva tecnología: es necesario
transformar la cultura interna. Se recomienda:

− Capacitación técnica continua en arquitectura distribuida, contenedores
(Docker), orquestación (Kubernetes) y funciones serverless.
− Espacios de aprendizaje práctico. Crear laboratorios o entornos controlados
donde los equipos puedan experimentar con la nueva tecnología antes de
implementarla en producción.
− Comunicación abierta. Explicar al personal el propósito de la migración y los
beneficios esperados.
− Asignar líderes del cambio. Nombrar responsables de áreas o proyectos que
actúen como facilitadores del proceso (Schuh et al., 2017).

El compromiso del talento humano es clave para que la migración no se perciba
como una imposición tecnológica, sino como una oportunidad de crecimiento
profesional y mejora organizacional.

3.2.4. Uso de herramientas de orquestación, automatización y monitoreo
A medida que crece la cantidad de microservicios y funciones serverless, la
complejidad aumenta. Para gestionar eficientemente estos entornos es
necesario incorporar herramientas específicas:

42. SOFTWARE EMPRESARIAL
42
− Orquestación de microservicios: Herramientas como Kubernetes permiten
gestionar contenedores distribuidos, asignar recursos y garantizar
disponibilidad automática.
− Automatización del ciclo DevOps: Herramientas como Jenkins, GitHub
Actions o GitLab CI permiten mantener un flujo continuo de desarrollo y
entrega.
− Monitoreo: Soluciones como Prometheus, Grafana o AWS CloudWatch
ofrecen visibilidad completa sobre el desempeño de los servicios y alertas
tempranas ante posibles fallos (Baldini et al., 2017).

Estas herramientas no solo permiten mejorar el control técnico, sino que
también facilitan la toma de decisiones basada en datos reales de desempeño.

3.2.5. Evaluación, retroalimentación y mejora continua
Finalmente, una migración exitosa no debe entenderse como un proyecto con
fecha de finalización, sino como un proceso permanente de evolución
tecnológica. La innovación requiere que los sistemas estén en constante revisión
y adaptación a nuevas necesidades del negocio o avances tecnológicos
(Newman, 2019). Establecer ciclos periódicos de:

− Evaluación de desempeño.
− Revisión de costos.
− Análisis de incidentes o fallos.
− Incorporación de nuevas herramientas o metodologías.

La retroalimentación constante permite afianzar la cultura de mejora continua,
convertir los aprendizajes en nuevas prácticas y posicionar a la organización
como líder en innovación tecnológica en su sector.

43. SOFTWARE EMPRESARIAL
43
3.3. Casos de Estudio
3.3.1. Caso Exitoso: Microservicios en Sistemas de Control de Producción
La transformación digital en entornos industriales ha generado numerosos casos
exitosos de adopción de arquitecturas modernas de software, siendo uno de los
más representativos la implementación de microservicios en sistemas de control
de producción. Este caso muestra cómo una empresa del sector manufacturero
logró modernizar sus procesos, reducir costos, aumentar la eficiencia y escalar
su capacidad productiva, gracias a una migración progresiva desde un sistema
monolítico tradicional hacia una arquitectura distribuida basada en
microservicios.

La empresa protagonista de este caso es Continental AG, un referente
internacional en la industria automotriz y de manufactura avanzada. A mediados
de la década de 2010, Continental enfrentaba desafíos relacionados con el
manejo de grandes volúmenes de datos provenientes de sus líneas de
producción, los cuales eran gestionados por sistemas monolíticos rígidos que
dificultaban las actualizaciones, integración de nuevas funciones e incorporación
de tecnologías emergentes como IoT y análisis predictivo (Mazzara et al., 2019).

A. Contexto inicial del problema
El sistema tradicional presentaba los siguientes problemas:

− Dificultad para procesar datos en tiempo real provenientes de sensores
distribuidos en distintas plantas.
− Falta de flexibilidad para integrar nuevas líneas de productos o modificar
procesos existentes.
− Altos costos de mantenimiento derivados de la necesidad de detener el
sistema completo para realizar actualizaciones.
− Problemas de rendimiento cuando la carga de datos o usuarios aumentaba
significativamente.

44. SOFTWARE EMPRESARIAL
44
Ante esta situación, el equipo de ingeniería de Continental, en colaboración con
arquitectos de software especializados, decidió adoptar un enfoque basado en
microservicios.

B. Implementación de la solución
El primer paso fue rediseñar el sistema de control de producción bajo un
esquema modular, donde cada microservicio estuviera encargado de una
función específica. Algunos de los servicios independientes desarrollados
incluyeron:

− Gestión de órdenes de producción.
− Control de calidad por línea.
− Monitoreo en tiempo real de sensores IoT.
− Análisis de desempeño por turno y máquina.
− Generación automática de reportes.

Para gestionar la comunicación entre servicios, se utilizaron APIs RESTful y un bus
de mensajes interno que permitió orquestar procesos complejos. Además, el
equipo adoptó prácticas de DevOps y automatización de pruebas, lo que facilitó
la integración continua y la entrega continua (CI/CD). Uno de los aspectos
innovadores fue la incorporación de microservicios dedicados al análisis
predictivo, que, a partir de los datos recolectados por sensores, permitían
identificar patrones de posibles fallos o defectos de producción con anticipación.

C. Resultados obtenidos
Los beneficios obtenidos fueron significativos y medibles en diferentes áreas:

− Reducción del 40% en los tiempos de mantenimiento y actualización. Gracias
a que los microservicios podían desplegarse de forma independiente, las
actualizaciones se realizaban sin afectar la operación global.

45. SOFTWARE EMPRESARIAL
45
− Incremento del 30% en la eficiencia operativa. Al tener visibilidad en tiempo
real sobre el estado de cada línea de producción, la empresa optimizó
procesos, redujo desperdicios y ajustó recursos según las necesidades de
cada turno.

− Integración ágil con IoT y Big Data. La modularidad del sistema permitió
incorporar sensores inteligentes y sistemas de análisis avanzado sin afectar
la estabilidad del sistema central.

− Mayor capacidad de adaptación a nuevos productos. Cada vez que la planta
incorporaba una nueva línea de productos o variaciones en los procesos, era
posible crear nuevos microservicios específicos o adaptar los existentes con
rapidez.

Este caso evidenció cómo una correcta planificación, acompañada de una
estrategia gradual de migración, puede transformar radicalmente los procesos
productivos industriales (Mazzara et al., 2019; Richardson, 2018).

D. Lecciones aprendidas
El éxito del proyecto no solo se debió al aspecto técnico, sino también a factores
organizacionales:

− Compromiso de la alta dirección.
− Capacitación especializada del equipo técnico.
− Incorporación de metodologías ágiles.
− Evaluación constante de resultados y retroalimentación.

Este caso demuestra que la arquitectura de microservicios representa una
herramienta clave para modernizar los sistemas de producción, alineando la
infraestructura digital con los principios de Industria 4.0 y potenciando la
capacidad de innovación de las organizaciones industriales.

46. SOFTWARE EMPRESARIAL
46
3.3.2. Caso exitoso: automatización de tareas administrativas con serverless
La adopción de computación serverless en entornos industriales no se limita
únicamente a procesos productivos o logísticos; también ha generado impactos
positivos en la optimización de tareas administrativas y de soporte, que
tradicionalmente consumen recursos operativos significativos. La
automatización de estas actividades mediante arquitecturas serverless ha
permitido a diversas organizaciones reducir costos, mejorar tiempos de
respuesta y liberar personal para actividades estratégicas (Roberts & Chapin,
2017).

Un caso exitoso ampliamente documentado es el de Coca-Cola European
Partners (CCEP), que implementó AWS Lambda (plataforma serverless de
Amazon) para automatizar el procesamiento de pedidos y gestión de reportes
administrativos en puntos de venta distribuidos (Glikson et al., 2019).

A. Contexto inicial del problema
La compañía enfrentaba los siguientes desafíos en su gestión administrativa:

− Tareas repetitivas y manuales en la generación de reportes de ventas diarias.
− Procesamiento de pedidos en horarios pico, generando retrasos en el sistema
debido a sobrecargas temporales.
− Altos costos asociados a la infraestructura tradicional que debía estar
permanentemente disponible, aunque su uso fuera esporádico.

El objetivo fue buscar una solución que permitiera ejecutar tareas
administrativas solo cuando fueran necesarias, eliminando los costos de
mantener servidores activos todo el tiempo para funciones que se utilizaban solo
durante breves periodos del día.

B. Implementación de la solución
La solución consistió en el desarrollo de funciones serverless con AWS Lambda
encargadas de:

47. SOFTWARE EMPRESARIAL
47

− Procesar pedidos automáticamente cuando se realizaban desde kioskos o
aplicaciones móviles.
− Generar reportes automáticos al finalizar cada jornada de ventas.
− Enviar notificaciones a las áreas de logística o contabilidad cuando se
superaban ciertos umbrales de ventas.

Estas funciones se ejecutaban solo cuando un evento las activaba, como el
registro de un nuevo pedido o la finalización de una jornada de ventas. Además,
se integraron con servicios complementarios como Amazon S3 (almacenamiento
de datos), Amazon SNS (envío de notificaciones) y Amazon CloudWatch
(monitoreo de la ejecución). La infraestructura serverless permitió a CCEP
eliminar el costo de servidores tradicionales para estas tareas, pagando
únicamente por el tiempo real de ejecución de cada función, que en la mayoría
de los casos no superaba los segundos o milisegundos (Roberts & Chapin, 2017).

C. Resultados obtenidos
Los beneficios obtenidos fueron significativos:

− Reducción del 90% en los costos operativos asociados a infraestructura. El
sistema solo generaba costos cuando una función era ejecutada, eliminando
gastos fijos innecesarios.
− Incremento en la velocidad de procesamiento. Las tareas administrativas,
como reportes o validación de pedidos, se procesaban en cuestión de
segundos, incluso en horarios de alta demanda.
− Mayor confiabilidad. La arquitectura serverless garantizaba alta
disponibilidad sin necesidad de que el equipo técnico gestionara servidores
o configuraciones manuales.
− Escalabilidad automática. Si la cantidad de pedidos aumentaba
repentinamente, AWS Lambda escalaba automáticamente para atender
todas las solicitudes simultáneamente.

48. SOFTWARE EMPRESARIAL
48

D. Lecciones aprendidas
Este caso demostró que la automatización de tareas administrativas con
serverless:

− Libera recursos humanos para actividades estratégicas o de mayor valor.
− Reduce la carga sobre los sistemas tradicionales, mejorando el rendimiento
global.
− Permite implementar soluciones de bajo riesgo inicial, ideales para proyectos
piloto en organizaciones industriales que buscan explorar nuevas
arquitecturas (Baldini et al., 2017).

Además, evidenció que el modelo serverless es ideal para procesos esporádicos,
tareas periódicas o eventos puntuales, como generación de reportes, envío de
notificaciones o procesamiento de datos provenientes de sistemas secundarios.

3.3.3. Caso Fallido: Lecciones Aprendidas de Implementaciones Incorrectas
No todos los procesos de migración hacia arquitecturas modernas como
microservicios y serverless resultan exitosos. Existen casos documentados de
organizaciones que, por falta de planificación o errores estratégicos, enfrentaron
graves problemas operativos, sobrecostos e incluso fracasos totales en sus
proyectos de modernización. Estos casos son valiosos porque permiten
identificar errores comunes y generar aprendizajes para futuras
implementaciones (Dragoni et al., 2017; Newman, 2019).

Un caso representativo de fracaso fue el intento de migración de un sistema de
procesamiento de pedidos de una empresa de logística mediana en Europa
(nombre reservado por confidencialidad) hacia una arquitectura basada en
microservicios. Esta empresa, que prestaba servicios de transporte terrestre e
internacional, decidió abandonar su sistema monolítico con la expectativa de
lograr una mejora radical en la eficiencia operativa. Sin embargo, la falta de una

49. SOFTWARE EMPRESARIAL
49
estrategia clara y la subestimación de los desafíos técnicos llevaron al fracaso del
proyecto (Glikson et al., 2019).

A. Principales causas del fracaso
− Migración apresurada sin diagnóstico previo:La organización no realizó un
análisis detallado del sistema existente ni de los procesos críticos, lo que llevó
a migrar módulos sensibles sin pruebas suficientes ni respaldo adecuado.

− Falta de experiencia técnica en arquitecturas distribuidas: El equipo técnico
encargado del proyecto carecía de experiencia previa en el diseño,
implementación y orquestación de microservicios, lo que generó una serie
de decisiones técnicas erróneas, como el mal diseño de APIs y servicios
redundantes.

− Problemas de comunicación entre microservicios: Debido a un mal diseño de
las interfaces y a la ausencia de un esquema de autenticación robusto, varios
microservicios generaban datos inconsistentes o perdían sincronización
entre sí, comprometiendo el procesamiento correcto de los pedidos.

− Sobrecostos por infraestructuras mal dimensionadas: Al carecer de
experiencia en el dimensionamiento de recursos, la empresa terminó
pagando por infraestructura sobredimensionada, generando costos
operativos superiores a los que se tenían con el sistema monolítico
tradicional (Glikson et al., 2019).

− Ausencia de capacitación y resistencia interna al cambio: El personal
administrativo y operativo no fue capacitado adecuadamente en el uso de la
nueva plataforma, lo que generó errores frecuentes en la operación diaria y
una creciente resistencia al cambio.

50. SOFTWARE EMPRESARIAL
50
B. Consecuencias para la organización
Los errores cometidos durante la implementación generaron una caída
significativa en el nivel de servicio al cliente, retrasos en los envíos y un aumento
en las reclamaciones. La empresa, en lugar de obtener los beneficios esperados
de eficiencia y escalabilidad, experimentó un incremento en sus costos
operativos y pérdida de competitividad en el mercado. Finalmente, después de
un año de funcionamiento irregular, la organización decidió revertir parte del
sistema al modelo monolítico anterior, perdiendo tiempo, recursos financieros y
capital reputacional.

C. Lecciones aprendidas
Este caso fallido dejó importantes enseñanzas para organizaciones industriales
que buscan adoptar arquitecturas modernas:

− No subestimar la complejidad del cambio. La migración a microservicios o
serverless requiere experiencia técnica, planificación y recursos adecuados.
− Realizar pruebas exhaustivas. Cada módulo nuevo debe pasar por pruebas
unitarias, de integración y de rendimiento antes de entrar en producción.
− Capacitar al talento humano. El éxito no depende solo de la tecnología, sino
del compromiso y preparación de las personas que utilizarán y mantendrán
el sistema (Schuh et al., 2017).
− Comenzar con proyectos piloto. La migración total no debe ser el primer
paso. Probar primero con módulos secundarios o procesos administrativos
reduce riesgos y permite aprender antes de escalar el proyecto.
− Adoptar una cultura de mejora continua. Las implementaciones exitosas se
logran a través de un proceso iterativo de ajustes, retroalimentación y
mejora (Newman, 2019).

51. SOFTWARE EMPRESARIAL
51
































IV.
CONCLUSIONES

52. SOFTWARE EMPRESARIAL
52
4. CONCLUSIONES
La presente investigación permitió analizar de manera integral el impacto de las
arquitecturas de microservicios y serverless en el desarrollo de software aplicado
a la ingeniería industrial, cumpliendo satisfactoriamente con los objetivos
planteados y empleando una metodología cualitativa, descriptiva y documental.
El análisis riguroso de literatura académica, casos prácticos exitosos y lecciones
aprendidas de experiencias fallidas permitió obtener resultados concluyentes y
relevantes para el contexto industrial actual.

En primer lugar, se logró describir con claridad los fundamentos conceptuales de
la arquitectura de microservicios y el cómputo serverless, demostrando que
estos enfoques constituyen respuestas eficaces a las limitaciones del modelo
monolítico tradicional. Ambas arquitecturas ofrecen flexibilidad, modularidad y
eficiencia en el desarrollo de aplicaciones, aspectos fundamentales para
enfrentar los desafíos productivos de la industria moderna.

Asimismo, el estudio permitió identificar ventajas específicas para el entorno
industrial, como la escalabilidad independiente, la automatización de procesos,
la integración fluida con tecnologías emergentes como IoT e inteligencia
artificial, y la posibilidad de implementar procesos de mantenimiento predictivo.
Estas características se alinean directamente con los principios de Industria 4.0,
en los cuales la conectividad, el análisis inteligente de datos y la eficiencia
operativa son factores estratégicos para la competitividad global.

Sin embargo, la investigación también permitió reconocer los desafíos asociados
a la migración desde sistemas tradicionales, tales como la complejidad del diseño
arquitectónico, la integración con sistemas heredados, los sobrecostos iniciales
y la escasez de talento especializado. Estos retos requieren una planificación
cuidadosa, metodologías de implementación gradual y procesos sólidos de
capacitación y gestión del cambio organizacional.

53. SOFTWARE EMPRESARIAL
53
A través de los casos estudiados, quedó demostrado que las organizaciones que
implementan estas arquitecturas con una estrategia adecuada obtienen
beneficios tangibles en reducción de costos, optimización de recursos, mayor
capacidad de innovación y respuesta más ágil a las demandas del mercado.
Igualmente, se evidenció que los fracasos en las implementaciones suelen estar
asociados a la falta de diagnóstico previo, ausencia de experiencia técnica
especializada y resistencia al cambio por parte del personal.

En función de la metodología empleada —basada en el análisis documental de
fuentes académicas, informes técnicos y estudios de caso—, se pudo establecer
que las arquitecturas de microservicios y serverless constituyen no solo una
tendencia tecnológica, sino una herramienta práctica y efectiva para impulsar la
transformación digital en el sector industrial.

Finalmente, se concluye que la adopción exitosa de estas arquitecturas no
depende únicamente de la tecnología, sino del grado de compromiso estratégico
de las organizaciones, de la capacidad para gestionar el cambio cultural interno
y de la disposición permanente a mejorar procesos bajo un enfoque de
innovación continua. La transición hacia arquitecturas modernas es, por tanto,
un paso necesario para consolidar empresas industriales más resilientes,
competitivas e innovadoras en un entorno global cada vez más exigente.

54. SOFTWARE EMPRESARIAL
54
































V.
RECOMENDACIONES

55. SOFTWARE EMPRESARIAL
55
5. RECOMENDACIONES
Implementar procesos de migración gradual y estratégica hacia arquitecturas
modernas.
Se recomienda que las organizaciones industriales no adopten arquitecturas de
microservicios o serverless de forma abrupta, sino que planifiquen migraciones
progresivas, priorizando módulos o procesos que generen mayor valor
estratégico o que presenten problemas operativos frecuentes. El uso de
metodologías como Strangler Fig Pattern facilitará una transición ordenada y
segura.

Fortalecer las capacidades del talento humano mediante programas de
capacitación continua.
La adopción de arquitecturas modernas requiere personal capacitado no solo en
programación, sino también en arquitectura de software distribuido, DevOps,
administración de APIs e infraestructura en la nube. Las organizaciones deben
invertir en formación técnica especializada y actualizar constantemente sus
equipos de trabajo, involucrando tanto a áreas tecnológicas como
administrativas.

Promover la cultura de innovación y gestión del cambio organizacional.
La migración hacia microservicios y serverless debe ir acompañada de una
transformación cultural interna. Es necesario comunicar con claridad los
objetivos, beneficios y cambios esperados, involucrando a todo el personal.
Asimismo, deben establecerse mecanismos de retroalimentación continua que
permitan resolver dudas, atender resistencias y fomentar la participación activa.

Utilizar herramientas robustas de orquestación, monitoreo y automatización.
Para evitar problemas de control y gestión en entornos distribuidos, es
imprescindible incorporar herramientas especializadas como Kubernetes para
orquestación de microservicios, AWS CloudWatch o Prometheus para
monitoreo, y plataformas CI/CD para facilitar los procesos de integración

56. SOFTWARE EMPRESARIAL
56
continua. Estas herramientas permitirán mantener visibilidad completa sobre el
desempeño del sistema y anticipar posibles fallos.

Realizar diagnósticos periódicos de infraestructura y rendimiento.
Las arquitecturas modernas requieren evaluaciones constantes sobre su
comportamiento y costos asociados. Se recomienda establecer indicadores de
desempeño (KPIs) que permitan medir mejoras reales en productividad,
eficiencia, costos y calidad del servicio. Estos indicadores serán fundamentales
para justificar futuras inversiones o correcciones en el proceso de
transformación digital.

Fomentar el desarrollo de proyectos piloto antes de escalarlos a nivel global.
Antes de migrar procesos críticos o altamente sensibles, es recomendable probar
la arquitectura con proyectos piloto o implementaciones en áreas secundarias.
Estas experiencias permitirán identificar errores tempranos, capacitar al
personal y validar la viabilidad de la nueva infraestructura.

Alinear la estrategia tecnológica con los objetivos de negocio y productividad.
Toda decisión tecnológica debe estar directamente vinculada con los objetivos
estratégicos de la organización, no con tendencias pasajeras. La adopción de
microservicios y serverless debe responder a necesidades concretas de
eficiencia, flexibilidad, competitividad e innovación industrial.

Establecer alianzas con proveedores especializados y asesoramiento técnico
externo.
En etapas iniciales, es recomendable contar con el apoyo de consultores o
especialistas externos en arquitectura de software, para evitar errores de diseño
o malas prácticas. Las alianzas estratégicas con proveedores de servicios en la
nube o integradores tecnológicos pueden facilitar significativamente el proceso
de implementación.

57. SOFTWARE EMPRESARIAL
57
Integrar progresivamente tecnologías emergentes complementarias.
Las arquitecturas modernas ofrecen el escenario ideal para integrar nuevas
tecnologías como inteligencia artificial, machine learning, análisis predictivo o
mantenimiento inteligente. Las organizaciones deben planificar cómo estas
tecnologías pueden sumarse progresivamente al ecosistema digital construido
sobre microservicios y serverless.

Adoptar una mentalidad de mejora continua y evaluación permanente.
Finalmente, se recomienda institucionalizar una cultura de innovación
permanente. La transformación digital no es un destino, sino un proceso
continuo de evolución. Las organizaciones industriales deben revisar
periódicamente sus procesos, explorar nuevas herramientas tecnológicas y
mantener abierta la posibilidad de adaptar su arquitectura a futuros desafíos del
entorno productivo y tecnológico.

58. SOFTWARE EMPRESARIAL
58
































VI.
REFERENCIAS
BIBLIOGRÁFICAS

59. SOFTWARE EMPRESARIAL
59
VI.REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Baldini, I., Castro, P., Chang, K., Cheng, P., Fink, S., Ishakian, V., ... & Trivedi, P. (2017).
Serverless Computing: Current Trends and Open Problems. Research Advances
in Cloud Computing, 1–20. https://doi.org/10.1007/978-981-10-5026-8_1
Bass, L., Weber, I., & Zhu, L. (2015). DevOps: A software architect's perspective. Addison-
Wesley Professional.
Dragoni, N., Giazzi, S., Lafuente, A. L., Mazzara, M., Mustafin, R., & Safina, L. (2017).
Microservices: Yesterday, Today, and Tomorrow. Present and Ulterior Software
Engineering, 195-216. https://doi.org/10.1007/978-3-319-67425-4_12
Evans, E. (2004). Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software.
Addison-Wesley.
Garlan, D., Schmerl, B., & Cheng, S. W. (2017). Software Architecture-Based Self-
Adaptation. In Handbook of Software Engineering. Springer.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-49317-6_5-1
Glikson, A., Nastic, S., & Dustdar, S. (2019). Deviceless Edge Computing: Virtualizing the
Edge to Simplify IoT Application Deployment. IEEE Internet Computing, 23(3),
41–49. https://doi.org/10.1109/MIC.2019.2914966
Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación (6ª
ed.). McGraw-Hill.
ISO/IEC/IEEE 42010:2011. (2011). Systems and software engineering—Architecture
description. ISO/IEC/IEEE.
Mazzara, M., Rivera, V., Mustafin, R., & Safina, L. (2019). Towards microservices and
containers in industry 4.0. Software Architecture for Big Data and the Cloud,
203–224. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-805467-3.00010-2
McGrath, G., & Brenner, P. (2017). Serverless Computing: Design, Implementation, and
Performance. 2017 IEEE International Conference on Cloud Engineering (IC2E),
405–410. https://doi.org/10.1109/IC2E.2017.62
Newman, S. (2019). Monolith to Microservices: Evolutionary Patterns to Transform Your
Monolith. O'Reilly Media.
Richardson, C. (2018). Microservices Patterns: With examples in Java. Manning
Publications.

60. SOFTWARE EMPRESARIAL
60
Roberts, M., & Chapin, J. (2017). Serverless architectures on AWS: With examples using
AWS Lambda. Manning Publications.
Sampieri, R. H., Collado, C. F., & Lucio, P. B. (2018). Metodología de la investigación (6ª
ed.). McGraw-Hill Education.
Schuh, G., Anderl, R., Gausemeier, J., Hompel, M., & Wahlster, W. (2017). Industrie 4.0
Maturity Index: Managing the Digital Transformation of Companies. Acatech
Study. https://www.acatech.de
Villamizar, M., Garcés, O., Ochoa, L., Castro, H., Verano, M., Salamanca, L., & Casallas, R.
(2015). Evaluating the monolithic and the microservice architecture pattern to
deploy web applications in the cloud. Proceedings of the 10th Computing
Colombian Conference (CCC), 583 –590.
https://doi.org/10.1109/ColumbianCC.2015.7333476

61. SOFTWARE EMPRESARIAL
61
































VII.
ANEXOS

62. SOFTWARE EMPRESARIAL
62
7. ANEXOS
GLOSARIO DE TÉRMINOS
1. Arquitectura de Software. Conjunto estructurado de componentes, sus
relaciones y principios que guían el diseño, construcción, evolución y
mantenimiento de un sistema informático. Permite gestionar la complejidad y
garantizar la calidad del software.
2. Microservicio. Unidad funcional pequeña e independiente que forma parte de
una aplicación distribuida. Facilita la escalabilidad y el mantenimiento al dividir
el sistema en partes manejables.
3. Serverless. Modelo de computación en la nube donde el proveedor administra
automáticamente los recursos necesarios para ejecutar funciones específicas.
Permite a los desarrolladores enfocarse solo en el código.
4. Monolito. Arquitectura de software donde todas las funcionalidades están
integradas en un único sistema indivisible. Aunque es más simple inicialmente,
dificulta la escalabilidad y el mantenimiento en sistemas grandes.
5. API (Interfaz de Programación de Aplicaciones). Conjunto de reglas y protocolos
que permiten que diferentes programas se comuniquen entre sí. Facilita la
integración de sistemas heterogéneos.
6. DevOps. Conjunto de prácticas culturales y técnicas que integra el desarrollo de
software (Dev) y las operaciones de TI (Ops), promoviendo la colaboración
continua y la automatización del ciclo de vida del software.
7. Contenedor. Unidad estándar de software que empaqueta código y todas sus
dependencias para que se ejecute de manera uniforme en cualquier entorno,
eliminando diferencias entre entornos de desarrollo y producción.
8. Orquestación. Coordinación y gestión automática de contenedores o servicios
en arquitecturas distribuidas. Permite escalar aplicaciones, manejar fallos y
automatizar despliegues.
9. CI/CD. Integración continua y entrega continua. Metodologías que facilitan la
automatización del desarrollo, pruebas y despliegue de software, reduciendo
errores y acelerando entregas.

63. SOFTWARE EMPRESARIAL
63
10. API Gateway. Punto de entrada unificado para gestionar, autenticar y enrutar
solicitudes hacia diferentes microservicios, proporcionando seguridad y
balanceo de carga.
11. Escalabilidad. Capacidad de un sistema para aumentar su rendimiento,
capacidad o recursos en función de la demanda, sin comprometer su
funcionamiento.
12. Elasticidad. Habilidad de un sistema para ajustar dinámicamente sus recursos
informáticos según la carga de trabajo, permitiendo optimización de costos y
eficiencia operativa.
13. Acoplamiento. Nivel de dependencia entre diferentes módulos o componentes
de un sistema. Un bajo acoplamiento facilita el mantenimiento y la evolución del
software.
14. Desacoplamiento. Estrategia para reducir la dependencia entre componentes de
un sistema, lo que permite desarrollar, probar y desplegar servicios de forma
independiente.
15. Big Data. Conjunto de tecnologías y procesos para gestionar grandes volúmenes
de datos estructurados y no estructurados, permitiendo análisis avanzados y
toma de decisiones basada en datos.
16. IoT (Internet de las Cosas). Red de dispositivos físicos conectados que recopilan,
comparten y procesan datos a través de internet, potenciando la automatización
industrial.
17. Mantenimiento Predictivo. Técnica que utiliza datos históricos y en tiempo real
para anticipar fallas en equipos o procesos, evitando interrupciones no
planificadas.
18. Industria 4.0. Transformación digital de los procesos industriales mediante
tecnologías emergentes como IoT, inteligencia artificial, robótica y análisis de
datos.
19. Kubernetes. Plataforma de código abierto para orquestar contenedores,
gestionar despliegues automatizados, balanceo de carga y recuperación ante
fallos.

64. SOFTWARE EMPRESARIAL
64
20. Lambda. Servicio serverless de AWS que permite ejecutar código en respuesta a
eventos sin necesidad de gestionar servidores.
21. Cloud Computing. Modelo de entrega de recursos informáticos
(almacenamiento, procesamiento, redes) a través de internet bajo demanda.
22. BaaS (Backend as a Service). Servicio que proporciona funcionalidades backend
preconstruidas, como bases de datos y autenticación, facilitando el desarrollo de
aplicaciones móviles y web.
23. FaaS (Function as a Service). Modelo serverless donde el código se organiza en
funciones independientes que se ejecutan bajo demanda, optimizando recursos
y costos.
24. JSON (JavaScript Object Notation). Formato ligero y estructurado de
intercambio de datos utilizado comúnmente en servicios web y APIs.
25. Load Balancer. Mecanismo que distribuye equitativamente el tráfico entre
varios servidores o servicios para garantizar disponibilidad y rendimiento
óptimo.
26. Middleware. Software que actúa como intermediario entre aplicaciones o
servicios, facilitando la comunicación, gestión de datos y servicios comunes.
27. Logística Inteligente. Uso de tecnologías avanzadas para optimizar procesos
logísticos, como el almacenamiento, transporte y distribución eficiente de
productos.
28. Resiliencia. Capacidad de un sistema para recuperarse rápidamente de fallos o
interrupciones, garantizando la continuidad del servicio.
29. SLA (Acuerdo de Nivel de Servicio). Compromiso formal entre proveedor y
cliente sobre niveles mínimos de calidad, disponibilidad y tiempos de respuesta
de un servicio.
30. Microfrontend. Arquitectura que aplica el principio de microservicios al
desarrollo de interfaces de usuario, permitiendo construir aplicaciones web
modulares.
31. API REST. Estilo arquitectónico para la creación de servicios web compatibles con
HTTP, que utiliza operaciones CRUD (Crear, Leer, Actualizar, Eliminar).

65. SOFTWARE EMPRESARIAL
65
32. SOAP. Protocolo estándar para el intercambio estructurado de información en
entornos distribuidos, principalmente en aplicaciones empresariales.
33. Webhook. Método para recibir notificaciones automáticas desde servicios web
cuando ocurren eventos específicos, como actualizaciones o registros.
34. Versionado de APIs. Práctica que permite mantener distintas versiones de una
API activas simultáneamente, garantizando compatibilidad con clientes
antiguos.
35. Virtualización. Creación de versiones virtuales de recursos físicos, como
servidores o almacenamiento, permitiendo maximizar la eficiencia del hardware.
36. Cacheo. Técnica de almacenamiento temporal de datos frecuentemente
utilizados para acelerar el acceso a la información y reducir cargas en el sistema.
37. CDN (Content Delivery Network). Red distribuida de servidores que almacenan
copias de contenido web para entregar información rápidamente a usuarios de
distintas ubicaciones geográficas.
38. Monitorización. Proceso de recopilación y análisis continuo de datos sobre el
estado y rendimiento de sistemas informáticos.
39. Proxy Reverso. Servidor que intercepta solicitudes externas y las redirige a los
servidores finales correspondientes, mejorando seguridad y balanceo.
40. Seguridad Zero Trust. Modelo de seguridad que asume que ninguna entidad
(interna o externa) es confiable por defecto, requiriendo verificación continua.
41. Token de Autenticación. Credencial digital segura utilizada para verificar la
identidad de un usuario o aplicación durante sesiones de comunicación.
42. SaaS (Software as a Service). Modelo de distribución de software en el que las
aplicaciones se ofrecen a través de internet bajo suscripción.
43. SLA Breach. Incumplimiento de los niveles de servicio pactados en un SLA, lo que
puede generar penalizaciones o pérdida de confianza comercial.
44. Event-Driven. Arquitectura basada en eventos como desencadenantes de
funciones o procesos, permitiendo aplicaciones más reactivas y flexibles.
45. Backup Incremental. Copia de seguridad que almacena únicamente los datos
modificados desde el último respaldo completo o incremental.
46. Fault Tolerance. Capacidad de un sistema para seguir operando correctamente
incluso si una o más de sus partes fallan.

66. SOFTWARE EMPRESARIAL
66
47. Pattern Oriented. Diseño basado en patrones arquitectónicos y de desarrollo
reutilizables para resolver problemas comunes de diseño de software.
48. API Throttling. Limitación del número de solicitudes permitidas a una API en un
periodo de tiempo específico para evitar sobrecarga o abuso.
49. SaaS Multitenant. Arquitectura SaaS que permite servir a múltiples clientes
(tenants) desde una sola instancia del software, con separación lógica de datos.
50. Logging Distribuido. Registro centralizado de eventos o logs generados por
múltiples servicios o microservicios distribuidos, facilitando auditorías y análisis.